Driver 官方解释是 “The process running the main（） function of the application and creating the SparkContext”。 Application 就是用户自己写的 Spark 程序（driver program），比如 WordCount.scala。 如果 driver program 在 Master（应该
spark 1.5.1是支持直接读取gz格式的压缩包的，和普通文件没有什么区别：使用spark-shell进入spark shell 交互界面：输入命令：sc.textFile("\huawei\mr\20161120\880873\*.gz").foreach(println)回车后是可以看到该目下很多个gz压缩包文件都被打印出来了。 单文件 gzip zzz.dat # 压
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2023-07-03 15:31:15
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sparkR介绍及安装
SparkR是AMPLab发布的一个R开发包，为Apache Spark提供了轻量的前端。SparkR提供了Spark中弹性分布式数据集（RDD）的API，用户可以在集群上通过R shell交互性的运行job。例如，我们可以在HDFS上读取或写入文件，也可以使用 lapply 来定义对应每一个RDD元素的运算。 sc <- sparkR.init(
文章目录1. 注意，我的环境跟你的环境一样吗？2. 如何执行spark-shell脚本？3. 如何使用 spark-shell？Scala编程语言附：使用到的包1. aws java sdk jar包版本（aws服务）2. hadoop aws 包版本（aws服务）3. jackson包版本（数据绑定、注解） 1. 注意，我的环境跟你的环境一样吗？环境：原生 spark （版本到时候补，不在工作
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2023-11-27 16:31:43
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# Python读取gz文件
## 1. 什么是gz文件？
在计算机中，.gz是一种常见的压缩文件格式，也就是Gzip压缩格式。它使用GNU Gzip程序进行压缩，通常用于减小文件的大小，以便更容易存储和传输。当我们需要读取.gz文件时，我们需要使用相应的工具或库来解压缩文件并读取其中的内容。
## 2. Python库
在Python中，有几个库可以用来处理.gz文件，最常用的是gzip
原创
2023-11-22 04:48:06
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# Java 读取 GZ 文件的实用指南
在日常开发中，我们经常需要读取压缩文件，而 GZ 文件是常见的压缩格式之一。在本教程中，我将向你详细展示如何在 Java 中读取 GZ 文件。这个过程分为几个步骤，我将通过表格和代码示例逐步引导你完成。
## 流程概述
首先，让我们看看整个流程的大致步骤：
| 步骤编号 | 操作 | 说明
# 如何实现sparksql读取gz文件
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Spark中使用SparkSQL读取gz文件。首先，让我们通过一个表格展示整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|----------------------|---------------------------
原创
2024-02-22 06:23:36
206阅读
# Python读取gz压缩文件
在处理数据分析和机器学习任务时，经常会遇到需要读取gz压缩文件的情况。gz是一种常见的压缩文件格式，通常用于压缩大型文件和数据集，以节省存储空间和减少传输时间。在Python中，可以使用gzip库来读取和解压缩gz文件。
## 1. 安装gzip库
gzip库是Python的标准库之一，所以无需额外安装。如果你使用的是Python3，gzip库已经预装在Py
原创
2023-08-24 09:17:33
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# Spark解压gz文件的实现流程
本文将教你如何使用Spark来解压gz文件。Spark是一个强大的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。解压gz文件是一个常见的任务，通过本文的指导，你将学会使用Spark来解压gz文件。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[读取gz文件]
B --> C[解压gz文件]
C --
原创
2023-11-22 06:58:18
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一、将解压包发送到linux服务器上：1、在windos上下载好.tar.gz文件后，通过winscp等SFTP客户端传送给linux2、在linux中通过wget命令直接下载#wget [选项] [下载地址]wget常用参数：-b：后台下载(默认下载到当前目录)-O：用自定义的名字保存下载文件。下载下来的文件默认会用“下载地址的最后一个“/”符号后面的字符串来命名”，而我们可以使用“-O 新文件
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2023-07-13 21:04:57
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# Java中如何读取gz文件
在现代开发中，处理压缩文件是一项常见的需求，尤其是读取 `.gz` 格式的文件。`gz` 文件是使用 Gzip 压缩算法创建的，通常用于减少文件大小。本文将引导您逐步实现如何在 Java 中读取 `.gz` 文件。整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------|---------------
# Python读取gz文件的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将在本文中教会你如何使用Python读取gz文件。我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入必要的模块 |
| 步骤2 | 打开gz文件 |
| 步骤3 | 读取文件内容 |
| 步骤4 | 关闭gz文件 |
现在让我们逐步来完成这些步骤。
## 步骤1：导入必要
原创
2023-07-16 12:40:13
2312阅读
# Java读取gz文件实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何使用Java读取gz文件。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步实现每一步。以下是整个流程的表格表示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 打开gz文件 |
| 步骤2 | 读取gz文件 |
| 步骤3 | 解压gz文件 |
| 步骤4 | 读取解压后的文件内容 |
接下来，我将为你
原创
2023-11-02 08:59:32
331阅读
1、概念HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是 Hadoop 核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。2、优点适合大数据处理：能够处理百万规模以上的文件数量（ GB、TB、PB级数
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2023-08-18 19:06:05
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# Java读取gz文件
## 简介
在Java开发中，有时候我们需要读取.gz格式的压缩文件，这种文件格式常常用于存储大量数据。本文将教给你如何使用Java读取.gz文件并解压缩，以便能够轻松处理压缩文件中的数据。
## 整体流程
下面的表格展示了整个读取.gz文件的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 打开.gz文件 |
| 2. | 读取
原创
2023-09-09 05:11:26
438阅读
# Python读取GZ文件
在Python中，我们经常需要处理各种类型的文件，其中之一是GZ文件。GZ文件是经过gzip压缩的文件，通常用于节省磁盘空间或者在网络上传输文件。在本文中，我们将介绍如何使用Python读取GZ文件，并提供一些代码示例。
## GZip模块
Python提供了一个内置的`gzip`模块，用于处理GZ文件。我们可以使用该模块来打开、读取和写入GZ文件。下面是一个使
原创
2023-10-29 10:03:15
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# Java中读取gz文件的指南
在日常开发中，我们常常会遇到需要处理压缩文件的场景。`.gz` 文件是用 gz 压缩算法压缩的文件，Java 提供了一些简单的方式来读取这些文件。在这篇文章中，我们将深入探讨如何在 Java 中读取 `.gz` 文件，并且提供相应的代码示例。
## .gz 文件概述
`.gz` 文件通常用于减小文件大小，以便于存储和传输。要读取这些文件，我们可以使用 Jav
如果不想往下看，可以直接看结果：maxCallRdd.repartition(3).saveAsTextFile(path,GzipCodec.class); 恩，没错。就只这么一行简单的代码实现了gz压缩，但是为什么网上一直没找到呢，这个我不太清楚， 可能是他们没碰到吧。最近项目的需求，其实很简单，就是将输出结果以.gz的格式压缩，每个压缩包的大
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2024-01-11 00:35:24
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# spark 2.x ML概念与应用@(SPARK)[spark] 一基础1核心概念2Transformer3Estimator4Pileline5同一实例6保存模型二基本数据结构一核心概念1本地向量 LocalVecotr2向量标签 LabelVector3本地矩阵4分布式矩阵二libsvm数据格式3fittransform方法的参数DF包含哪些列三朴素贝叶斯与逻辑回归示例一准备学习数据1数据
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2024-05-14 18:18:07
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目录前言SerializerManager类成员属性列表获取序列化器对输入/输出流的包装序列化与反序列化的方法CompressionCodec特征总结前言SparkEnv的初始化过程中，在RPC环境与广播管理器之间还夹着一个，即序列化管理器SerializerManager。本来它并不在这个系列的计划内（因为没有什么比较难的点），但是最近斟酌了一下，序列化和反序列化确实是渗透在Spark Core
